adatvezérelt címkével jelölt bejegyzések

Látogatók és forgalom mérése UTM tag segítségével

Papp Gábor
Papp Gábor, thepitch.hu

Mai vendégszerzőnk Papp Gábor a thepitch.hu alapítója, SEO és online marketing szakértő! Egy kifejezetten fontos témát mutat be nekünk: a linkkövetést UTM-tag-ekkel!

Amikor 2016 januárjában elindítottuk a The Pitch Online Marketing blogját, akkor határozott célkitűzés volt előttünk, hogy tudatosan és adatvezérelt módon fogjuk gyűjteni és elemezni az adatokat. Ezeket pedig nem csak azért gyűjtjük, hogy ott legyenek a Google Analytics fiókban, hanem ténylegesen teszünk is azért, hogy ezekből a technikai információkból üzleti információt faragjunk. Vagyis olyan infót, amiből később üzleti értéket lehet teremteni.

Akik számára a tartalommarketing és az elkészült tartalom megosztása egy fontos marketingcsatorna, azok számára az utm tagek használata az egyik legjobb és leghasznosabb elemzést segítő megoldás. Látogatók és forgalom mérése UTM tag segítségével bővebben…

Adatvezérelten – az első pár lépés

Az utóbbi időben több képzésünkön is előjött a kérdés, hogy ha egy már működő online biznisz per-pillanat még semmilyen szinten sem elemzi a saját adatait, akkor mégis hogyan lehet és hogyan érdemes belevágni.
A hosszútávú, profi megoldás persze az, hogy ha felépíted minél előbb a saját adattárházadat, amiből függetlenül és rugalmasan tudod elemezni az adataidat. De hát azért elég gyakori, hogy erre se pénz, se idő, se emberi erőforrás nem áll rendelkezésre.
Ha ez Veled is így van, akkor most leírok három projektet, amivel kis ráfordítással nagy hasznot érhetsz el.
De mindenek előtt: mi lehet ez a haszon?

Adatvezérelten – az első pár lépés bővebben…

Adatosított termékfejlesztés

“…láttuk azt az általunk fejlesztett termékek esetében is, hogy mennyire el tudja vinni egy terméknek a fókuszát az, ha az ügyfeleink nem az adatokra támaszkodnak, hanem a saját ötleteiket próbálják megvalósítani; ami tök jó és ha pénz van rá, akkor hajrá, csak nem lesz sikeres a termék – Mi sikeres terméket akarunk létrehozni.”

lukacs.peter
Lukács Péter

Péter 15 év fejlesztési területen eltöltött idő után már 5 éve a Digital Natives egyik tulajdonosa. Szerinte sokszor az embernek önmagával is meg kell küzdenie egy döntés meghozatalánál, ha a termékét sikerre akarja vinni, hiszen az, ami nekünk tetszik és szerintünk jó ötlet, arra lehet, hogy a felhasználóinknak nincs is szüksége.
A B-DATA2 konferencián is arról fog beszélni, hogy hogyan lehet a terméktesztek eredményeire és a különböző analitikák adataira támaszkodva terméket fejleszteni.

Adatosított termékfejlesztés bővebben…

Hírlevél vs email marketing

“…az email marketinget sokan temetik, mert vannak divathullámok a marketingen belül is, amire sokan ráülnek, pedig rengeteg olyan eszköz van, amit jól lehet használni, de a legtöbben nem stratégiában gondolkoznak, hanem kiragadnak egy eszközt, hogy most mindenki ezt csinálja, csináljuk mi is…”

fabian-levente
Fábián Levente

Levente térképészből lett selfmade marketinges, aki jelenleg az eOptika marketing menedzsere. A NATO katonai térképeinek szerkesztése után átképezte magát: megtanult aprópénzből vagy bizonyos formában ingyen tesztelni különböző marketing eszközöket, amiből ki tudott dolgozni olyan folyamatokat, amik segítségével gyorsabban és hatékonyan tudott dolgozni. Fontosnak tartja azt, hogy elsődlegesen azokat az adatainkat ismerjük meg, amikkel már eleve rendelkezünk, tehát saját small data világunkat hasznosítsuk mielőtt a drágább és bonyolultabb rendszerekre állunk át.

Fő területe az email marketing, tehát ha webáruházad van, akkor mindenképp hallgasd meg az előadását a B-DATA2 konferencián, hiszen rengeteg hasznos információt tartogathat számodra.

Hírlevél vs email marketing bővebben…

A robotok ébredése

“…Manapság az online világban nem csak mi vagyunk, emberek, hanem rajtunk kívül robotok és botnetek milliói is a miénkhez hasonló aktivitásokat hajtanak végre a különböző weboldalakon, alkalmazásokban, sokszor elég nagy kárt okozva ezzel az online reklámpiac szereplőinek. Mi azzal foglalkozunk, hogy olyan technológiát fejlesszünk ki, ami képes megkülönböztetni az emberi interakciókat a robotokétól…”

Nagy István

István Data Scientist-ként azon dolgozik az Enbrite.ly-ban, hogy megtisztítsák az online hirdetési piacot azoktól a robotoktól, akik lekattintják az online hirdetések nagy részét, ezzel kárt okozva a hirdetőknek, vagy akár a publishereknek is. Mindezt úgy, hogy a rengeteg hozzájuk érkező adatból be tudják azonosítani, hogy az adott online tevékenységet egy ember vagy egy robot végzi.
A B-DATA2 konferencián is erről fog beszélni – hogyan működik ez és milyen adatokból tudunk dolgozni.
A robotok ébredése bővebben…

Adatok vs érzések

“…Szerintem sokan abba a hibába esnek, hogy 70%-on pörög a cég, de annyi bevételt termel, hogy azt gondolják, hogy minden rendben van. Aztán hirtelen csökken a bevétel és gyorsan felvesznek egy adatos embert, hogy mondja meg, hogy mi történt. Na de a sikeres cégek előbb veszik fel az adatos embert és megpróbálják ezt kitolni 100%-ra, akkoris ha már esetleg magas a bevételük, nem elégednek meg vele olyan könnyen…”

andras.balogh
Balogh András

András egész eddigi életében adatelemző volt, dolgozott már állami-, tanácsadó-, közvéleménykutató cégnél, de nagy banknál is, és most a Prezinél.

Feltettünk Andrásnak pár kérdést, hogy kicsit jobban megismerhessétek,
de a B-DATA2 Konferencián Ti is kérdezhettek majd tőle, hiszen Ő is az előadók táborát gyarapítja!

 

Mi az értelme az adatelemzésnek?
Az, hogy az olyan mondvacsinált dolgokat, mint az “iparági tapasztalatok” és “többéves szakmai múlt” és egyéb hasonló dolgokat felejtsük el, mint döntést befolyásoló tényezők, hiszen ezek csak arra alkalmasak, hogy suboptimális döntéseket hozzál. Ehelyett az adatok segítségével meg tudod határozni, hogy az egyik variáció 1000 dollárt hoz, míg a második 1100 dollárt, akkor használjuk azt, ami többet hoz.
Adatok vs érzések bővebben…

Az IT és az üzlet keresztútja

“…”szerencsére” jött a válság. Ezt megelőzően a sales terület hasraütés-szerűen mondta meg, hogy mikor és hol mit fog árulni és hogyan. Nem mértek semmit, mert látták, hogy jönnek az új ügyfelek, jön a volumen. Nem volt arra igény, hogy elemezz, jött a pénz és ettől mindenki boldog volt. Aztán minden megváltozott…”

lindwurm.tamas
Lindwurm Tamás

A B-DATA2 Konferencia egyik előadója Lindwurm Tamás lesz, akivel egy rövid interjút is készítettünk, hogy jobban megismerjétek.

Tamás 2008 óta foglalkozik adatelemzési, döntéstámogatási  és adatvizualizációs feladatokon a pénzügyi és telekommunikációs szektorban. Részt vett többek között CRM-bevezetés, adatpiac-építés, kampányoptimalizálás, ügyfélérték-számítás és szegmentációs projekteken.

Az IT és az üzlet keresztútja bővebben…

Októberi Big Data Tréning és Adatvezérelt Marketing Képzés

Októberben jönnek az új alkalmak!
Mindkét képzés – szokás szerint – max. 12 fővel indul és októberben csak 1-1 alaklom lesz, úgyhogy vigyázz, nehogy lemaradj! : )

Október 9. – Big Data Tréning

Tóth Zotya, Mester Tomi, big data tréning


Október 16. – Adatvezérelt Marketing Tréning

adatvezérelt marketing tréning
Várunk szeretettel!

Tomi

Tréningek: Big Data, Adatvezérelt Marketing újra!

Jön a szeptember – és szeptemberrel újra jönnek az Adatlabor képzések is!
Hasonlóan a korrábiakhoz, mindkét tréningünk létszámát maximáljuk 12 főben és mivel ez elég gyorsan beszokott telni, azt javasoljuk, ne habozz – hanem jelentkezz! : )

Szeptember 11. – Big Data Tréning

Tóth Zotya, Mester Tomi, big data tréning

Szeptember 18. – Adatvezérelt Marketing Tréning

tréning oktatók Németh Anna Pásztor Dávid Mester Tomi
Várunk szeretettel!

Tomi

Adatsztori 2. rész: tinilányok, müzli, kauzalitás

Nemrég hallottam Dr. Mine Cetinkaya-Rundel professzor asszony webináriumán az egyik legjobb esettanulmányt a korreláció vs. kauzalitás problémájának szemléltetésére:

2005-ben volt egy kutatás, ahol több mint 2000 darab 9 és 19 év közötti lányt kérdeztek reggelizési szokásaikról. A felmérés része volt, hogy az év során egyszer véletlenszerűen megkérdezték a lányokat arról, hogy mit ettek az elmúlt 3 napban. Azt találták, hogy azok a lányok, akiknél a válasz az volt, hogy müzlit ettek reggelire, szignifikánsan alacsonyabb testzsír-index-szel rendelkeztek, mint azok, akik valami mást.

A kutatás következtetése: a müzlitől soványabb leszel.
Csakhogy ez a következtetés: HIBÁS!

Miért?Mert ez a kutatás egyedül azt mutatja meg, hogy van valamilyen összefüggés a müzli és a testzsír-index között, de az ok-okozati kapcsolatot nem lehet belőle megállapítani. Gondolj bele! Valójában 3 jó megoldás is létezik:
1. Lehet, hogy – valóban -, aki müzlit eszik, az soványabb lesz.
2. De az is elképzelhető, hogy az eleve soványabb emberek valamiért jobban szeretik a müzlit. Tehát a soványság következménye a müzlifogyasztás.
3. Vagy esetleg valami külső okból származik mindkét dolog (soványság, müzlifogyasztás) és köztük közvetlen ok-okozati összefüggés nincs is. Pl. aki eleve egészséges életmódot folytat, az szeret müzlit enni és a testzsír-indexe is alacsonyabb, hiszen pl. sportol is. De ez nem azt jelenti, hogy a müzli önmagában soványabbá tesz, jelentheti azt is, hogy a sportos emberek fejében az van, hogy müzlit kell enniük.

Dr. Mine Cetinkaya-Rundel
Dr. Mine Cetinkaya-Rundel ábrája -korreláció vs. kauzalitás


Mi a tanulság ebből?
A fenti probléma egy közismert adatelemzési problémakör része az adatvezérelt üzletek világában is. A neve: korreláció vs. kauzalitás. Az általános megállapítás az, hogy ok-okozati viszonyt (kauzalitást) soha sem lehet megállapítani visszatekintő elemzésekből. Ezekből mindig csak és kizárólag összefüggést (korrelációt) lehet kikövetkeztetni.
A kauzalitás tényleges megállapítására egyedül az ún. kontrollcsoportos vizsgálatok valóak. Tehát a fenti példában a korrekt megoldás az lett volna, hogy a lányokat két csoportra szedik és az egyik csoportnak müzlit adnak enni minden reggelire, a másiknak pedig akármi mást. Majd figyelik, hogy hogyan változik a testzsír-indexük. Ha itt nyer a müzlis szegmens, akkor már valóban mondhatjuk, hogy a müzli soványabbá tesz.

Ez a módszertan az offline világban elég nehézkes, habár vannak rá példák…
Az online világban viszont nagyon egyszerűen kivitelezhető: ez az, amit A/B tesztelésnek neveznek. Jellemzően a korreláció vs. kauzalitás problémáját akkor érdemes A/B teszteléssel megoldanod, ha egy új funkciót (új feature-t) vezetsz be az oldaladon. Ilyenkor ugyanis el tudod dönteni, hogy valóban az új feature volt hatással a közönséged elköteleződésére (jó eset) vagy a közönséged eleve elkötelezettebb része érdeklődött az adott funkció iránt (kevésbé jó eset).

Összefoglalva: semmilyen kérdőív eredményből, felmérésből vagy visszatekintő elemzésből ne vonj le elhamarkodott következtetéseket! Próbálj helyettük minél több AB-tesztet és/vagy kontrollcsoportos vizsgálatot végezni!

Mester Tomi